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<details class="folding-tag" blue><summary> 点击查看使用工具及版本 </summary>
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              <table>    <tr>        <td align="center" rowspan="5">PC端开发环境</td>        <td align="center" width=150px>Windows</td>        <td align="left">Windows11</td>    </tr>    <tr>        <td align="center">Ubuntu</td>        <td align="left">Ubuntu20.04.6的64位版本</td>      </tr>    <tr>        <td align="center">VMware® Workstation 17 Pro</td>        <td align="left">17.0.0 build-20800274</td>      </tr>    <tr>        <td align="center">终端软件</td>        <td align="left">MobaXterm(Professional Edition v23.0 Build 5042 (license))</td>    </tr>    <tr>        <td align="center">Win32DiskImager</td>        <td align="left">Win32DiskImager v1.0</td>      </tr>    <tr>        <td align="center" rowspan="3">Linux开发板环境</td>        <td align="center">Linux开发板</td>        <td align="left">正点原子 i.MX6ULL Linux 阿尔法开发板</td>      </tr>    <tr>        <td align="center">uboot</td>        <td align="left">NXP官方提供的uboot，NXP提供的版本为uboot-imx-rel_imx_4.1.15_2.1.0_ga(使用的uboot版本为U-Boot 2016.03)</td>      </tr>    <tr>        <td align="center">linux内核</td>        <td align="left">linux-4.15(NXP官方提供)</td>      </tr></table>
              </div>
            </details>

<details class="folding-tag" blue><summary> 点击查看本文参考资料 </summary>
              <div class='content'>
              <ul><li>通用</li></ul><table>    <tr><td align="center">参考资料  </td><td align="center">相关链接</td></tr>    <tr><td align="left">JPEG官网？</td><td align="left"><a href="https://jpeg.org/jpeg/index.html" target="_blank">jpeg.org<i class="fa fa-external-link-alt"></i> </a></td></tr></table>
              </div>
            </details>

<details class="folding-tag" blue><summary> 点击查看相关文件下载 </summary>
              <div class='content'>
              <table>    <tr><td align="left"><a href="" target="_blank">---</a></td><td align="left">---</td></tr></table>
              </div>
            </details>

<h1 id="一、静态图像数据量"><a href="#一、静态图像数据量" class="headerlink" title="一、静态图像数据量"></a><font size=3>一、静态图像数据量</font></h1><p>上一节学习BMP图片格式的时候，做了这样一张BMP图：</p>
<img data-src="https://fanhua-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/01%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%BC%8F%E5%BC%80%E5%8F%91/04%E9%9F%B3%E8%A7%86%E9%A2%91/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F-03-%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%A0%BC%E5%BC%8F-03-01-JPEG%E5%9F%BA%E7%A1%80/img/format-30x13.bmp" alt="format-30x13" />

<p>这个图片文件有1250个字节，我们使用画图工具另存一下，看看生成其他格式的图片会是怎样的：</p>
<img data-src="https://fanhua-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/01%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%BC%8F%E5%BC%80%E5%8F%91/04%E9%9F%B3%E8%A7%86%E9%A2%91/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F-03-%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%A0%BC%E5%BC%8F-03-01-JPEG%E5%9F%BA%E7%A1%80/img/image-20240711074015102.png" alt="image-20240711074015102" style="zoom: 25%;" />

<p>可以看到生成其他格式之后，文件的体积都有不同程度的减小。那么这些都是通过什么途径来降低了静态图片的数据量的？</p>
<img data-src="https://fanhua-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/01%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%BC%8F%E5%BC%80%E5%8F%91/04%E9%9F%B3%E8%A7%86%E9%A2%91/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F-03-%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%A0%BC%E5%BC%8F-03-01-JPEG%E5%9F%BA%E7%A1%80/img/image-20241223080235580.png" alt="image-20241223080235580" style="zoom: 80%;" />

<p>JPEG图片在平时是很常见的，接下来就来学习一下JPEG的相关内容。</p>
<h1 id="二、JPEG格式介绍"><a href="#二、JPEG格式介绍" class="headerlink" title="二、JPEG格式介绍"></a><font size=3>二、JPEG格式介绍</font></h1><h2 id="1-维基百科的简介"><a href="#1-维基百科的简介" class="headerlink" title="1. 维基百科的简介"></a><font size=3>1. 维基百科的简介</font></h2><p><strong><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/JPEG">JPEG</a></strong> 或称 <strong>JPG</strong>，是一种针对相片影像而广泛使用的<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E6%9C%89%E6%8D%9F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8E%8B%E7%BC%A9">失真压缩</a>标准方法，由<strong>联合图像专家小组</strong>（英语：<strong>J</strong>oint <strong>P</strong>hotographic <strong>E</strong>xperts <strong>G</strong>roup）开发。此团队创立于1986年，1992年发布了JPEG的标准而在1994年获得了ISO 10918-1的认定。JPEG与视讯音讯压缩标准的<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/MPEG">MPEG</a>（Moving Picture Experts Group）很容易混淆，但两者是不同的组织及标准。</p>
<p>JPEG本身只有描述如何将一个影像转换为<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E5%AD%97%E8%8A%82">字节</a>的数据串流（streaming），但并没有说明这些位元组如何在任何特定的储存媒体上受封存起来。JPEG的压缩方式通常是<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E6%9C%89%E6%8D%9F%E5%8E%8B%E7%BC%A9">有损压缩</a>，即在压缩过程中图像的品质会遭受到可见的破坏，有一种以JPEG为基础的标准<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/Lossless_JPEG">Lossless JPEG</a>是采用无失真的压缩方式，但Lossless JPEG并没有受到广泛的支援。</p>
<p>一个由C-Cube Microsystems等公司所建立的额外标准，称为<strong>JFIF</strong>（<strong>J</strong>PEG <strong>F</strong>ile <strong>I</strong>nterchange <strong>F</strong>ormat，JPEG档案交换格式，联合图像专家小组档案交换格式）详细说明如何从一个JPEG串流，产出一个适合于电脑储存和传输（像是在<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E7%B6%B2%E9%9A%9B%E7%B6%B2%E8%B7%AF">网际网路</a>上）的档案。在普遍的用法，当有人称呼一个”JPEG档案”，一般而言他是意指一个JFIF档案，或有时候是一个<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/Exif">Exif</a> JPEG档案。然而，也有其他以JPEG为基础的档案格式，像是<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/JPEG_Network_Graphics">JNG</a>。</p>
<p>使用JPEG格式压缩的图片档案一般也称为JPEG Files，最普遍使用的<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E5%89%AF%E6%AA%94%E5%90%8D">副档名</a>格式为.jpg，其他常用的<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E5%89%AF%E6%AA%94%E5%90%8D">副档名</a>还包括.JPEG、.jpe、.jfif以及.jif。JPEG格式的资料也能受嵌进其他类型的档案格式中，像是<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/TIFF">TIFF</a>类型的档案格式。</p>
<p>JPEG&#x2F;JFIF是<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E5%85%A8%E7%90%83%E8%B3%87%E8%A8%8A%E7%B6%B2">全球资讯网</a>上最普遍的用来储存和传输照片的格式。它并<strong>不</strong>适合于线条绘图（drawing）和其他文字或<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E5%9C%96%E7%A4%BA">图示</a>（iconic）的图形，因为它的压缩方法用在这些类型的图形上，得到的结果并不好（<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/PNG">PNG</a>和<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/GIF">GIF</a>通常是用来存储这类的图形；GIF每个<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E5%83%8F%E7%B4%A0">像素</a>只有8<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E4%BD%8D%E5%85%83">位元</a>，并不很适合于存储彩色照片，PNG可以无失真地储存照片，但是档案太大的缺点让它不太适合在网路上传输）。</p>
<p>对于JFIF的<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.wikiwand.com/zh-hans/MIME">MIME</a>媒体类型是<em>image&#x2F;JPEG</em>（定义于<a target="_blank" rel="noopener" href="https://tools.ietf.org/html/rfc1341">RFC 1341</a>）。</p>
<h2 id="2-后缀名？"><a href="#2-后缀名？" class="headerlink" title="2. 后缀名？"></a><font size=3>2. 后缀名？</font></h2><p>前面已经说过了，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是JPEG标准的产物，该标准由国际标准化组织（ISO）制订，是面向连续色调静止图像的一种压缩标准，是24位的图像文件格式。JPEG格式是最常用的图像文件格式，后缀名通常为<code>.jpg</code>或<code>.jpeg</code>。</p>
<h2 id="3-三种格式"><a href="#3-三种格式" class="headerlink" title="3. 三种格式"></a><font size=3>3. 三种格式</font></h2><p>JPEG格式可以分为标准JPEG、渐进式JPEG和JPEG2000三种格式。其中标准JPEG和渐进式JPEG均为有损压缩。</p>
<ul>
<li>标准JPEG</li>
</ul>
<p>只有图片完全被加载和读取完毕之后，才能看到图片的全貌；它是一种很灵活的图片压缩方式，用户可以在压缩比和图片品质之间进行权衡。不过，通常来讲，其压缩比在10:1到40:1之间，压缩比越大，品质就越差，压缩比越小，品质就越好。JPEG格式压缩的主要是高频信息，对色彩的信息保留较好，适合应用于互联网，可减少图像的传输时间，可以支持24bit真彩色，也普遍应用于需要连续色调的图像。JPEG由于可以提供有损压缩，因此压缩比可以达到其他传统压缩算法无法比拟的程度。其压缩模式有以下几种：顺序式编码（SequentialEncoding），递增式编码（ProgressiveEncoding），无失真编码（LosslessEncoding）和阶梯式编码（HierarchicalEncoding）。</p>
<ul>
<li>渐进式JPEG</li>
</ul>
<p>此类型在网页下载时，先呈现出图像的粗略外观后，再慢慢地呈现出具体细节的内容，而且存成渐进式JPG格式的文档比存成标准JPG格式的文档要来得小，所以如果要在网页上使用图像，可以多用这种格式。</p>
<ul>
<li>JPEG2000</li>
</ul>
<p>它是新一代的影像压缩法，压缩品质更高，并可改善在<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/%E6%97%A0%E7%BA%BF%E4%BC%A0%E8%BE%93/5127153?fromModule=lemma_inlink">无线传输</a>时，常因信号不稳造成<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/%E9%A9%AC%E8%B5%9B%E5%85%8B%E7%8E%B0%E8%B1%A1/1180753?fromModule=lemma_inlink">马赛克现象</a>及位置错乱的情况，改善传输的品质。另外，作为JPEG的升级版，JPEG2000的压缩率比标准JPEG高约30%，同时支持有损压缩和无损压缩。它还支持渐进式传输，即先传输图片的粗略轮廓，然后，逐步传输细节数据，使得图片由模糊到清晰逐步显示。</p>
<blockquote>
<p>说明：它使用了与标准的JPEG完全不同的技术</p>
<p>1、使用小波变换代替DCT变换，避免了分块导致的马赛克模糊</p>
<p>2、采用自适应算术编码</p>
<p>3、支持无损压缩存储</p>
<p>4、支持渐进式传输和显示</p>
<p>5、支持ROI</p>
<p>6、压缩率相比JPEG更高</p>
</blockquote>
<h1 id="四、JPEG编码"><a href="#四、JPEG编码" class="headerlink" title="四、JPEG编码"></a><font size=3>四、JPEG编码</font></h1><blockquote>
<p>JPEG 压缩是有损压缩，但这个损失的部分是人的视觉不容易察觉到的部分，它充分利用了人眼对计算机色彩中的高频信息部分不敏感的特点，来大大节省了需要处理的数据信息。</p>
</blockquote>
<p>人眼对构成图像的不同频率成分具有不同的敏感度，这个是由人眼的视觉生理特性所决定的。如人的眼睛含有对亮度敏感的柱状细胞1.8亿个，含有对色彩敏感的椎状细胞0.08亿个，由于柱状细胞的数量远大于椎状细胞，所以眼睛对亮度的敏感程度要大于对色彩的敏感程度。</p>
<p>总体来说，一个原始图像信息，要对其进行 JPEG 编码，过程分两大步：</p>
<ul>
<li><p>（1）去除视觉上的多余信息，即空间冗余度。</p>
</li>
<li><p>（2）去除数据本身的多余信息，即结构（静态）冗余度。</p>
</li>
</ul>
<h2 id="1-去除视觉上的多余信息"><a href="#1-去除视觉上的多余信息" class="headerlink" title="1. 去除视觉上的多余信息"></a><font size=3>1. 去除视觉上的多余信息</font></h2><p>当我们拿到一个原始未经处理的图像，是由各种色彩组成的，即在一个平面上，有各种色彩，而这个平面是由水平和垂直方向上的很多点组成的。实际上，每个点的色彩，也即计算机能表示的每个像素点的色彩，能分解成红、绿、蓝，即 RGB 三元色来表示，即这三种颜色的一定比例的混合就能得到一个实际的色彩值。</p>
<img data-src="https://fanhua-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/01%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%BC%8F%E5%BC%80%E5%8F%91/04%E9%9F%B3%E8%A7%86%E9%A2%91/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F-03-%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%A0%BC%E5%BC%8F-03-01-JPEG%E5%9F%BA%E7%A1%80/img/2ac0f79cf9d2d91b293f305b4d4722d6.jpeg" alt="img" />

<p>所以，实际上，这个平面的图像，可以理解为除了水平 X 和垂直 Y 以外，还有一个色彩值的 Z 的三维的系统。Z 代表了三元色中各个分支 R&#x2F;G&#x2F;B 的混合时所占的具体数值大小，每个像素的 RGB 的混合值可能都有所不同，各个值有大有小，但临近的两个点的 R&#x2F;G&#x2F;B 三个值会比较接近。</p>
<img data-src="https://fanhua-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/01%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%BC%8F%E5%BC%80%E5%8F%91/04%E9%9F%B3%E8%A7%86%E9%A2%91/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/LV01-%E5%9B%BE%E5%83%8F-03-%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%A0%BC%E5%BC%8F-03-01-JPEG%E5%9F%BA%E7%A1%80/img/ddbc363e1609b94d4253051becca44f4.jpeg" alt="img" />

<p>由于这个原始图像是由很多个独立的像素点组成的，也就是说它们都是分散的，离散的。比如有些图像的尺寸为640X480，就表示水平有640个像素点，垂直有480个像素点。</p>
<p>从上面的内容，我们可以知道两个相邻的点，会有很多的色彩是很接近的，那么如何能在最后得到的图片中，尽量少得记录这些不需要的数据，也即达到了压缩的效果。这个就要涉及到图像信号的频谱特性了。</p>
<p>图像信号的频谱线一般在0-6MHz范围内，而且一幅图像内，包含了各种频率的分量。但包含的大多数为低频频谱线，只在占图像区域比例很低的图像边缘的信号中才含有高频的谱线。这个是对 JPEG 图像压缩的理论依据。</p>
<p>因此具体的方法就是，在对图像做数字处理时，可根据频谱因素分配比特数：对包含信息量大的低频谱区域分配较多的比特数，对包含信息量低的高频谱区域分配较少的比特数，而图像质量并没有可察觉的损伤，达到数据压缩的目的。</p>
<p>将原始图像这个色彩空间域，转换为频谱域，怎么转呢？这个就用到了数学上的离散余弦变换，即 <strong>DCT（Discrete Cosine Transform） 变换</strong>。</p>
<p>DCT 是可逆的、离散的正交变换。变换过程本身虽然并不产生压缩作用，但是变换后的频率系数却非常有利于码率压缩。即这个变换过程得到一个 DCT 变换系数，而对这个系数可以再进行更进一步的处理，即所谓的量化。经过量化，就能达到数据压缩的作用了。</p>
<p>总体说来，这第一步，对图像进行编码，去除多余的信息，要用到 DCT 变换中的正向 DCT（FDCT），然后再对变换的系数做量化（Quantization），这个过程就是依据的经验值，来处理人眼视觉系统所不敏感的高频数据，从而极大地减少了需要处理的数据量，这个是结合数学方法与经验值而做的处理。</p>
<h2 id="2-去除数据本身的多余信息"><a href="#2-去除数据本身的多余信息" class="headerlink" title="2. 去除数据本身的多余信息"></a><font size=3>2. 去除数据本身的多余信息</font></h2><p>利用 Huffman 编码，来将最后的数据用无损的方式做压缩，这个是纯数学上的处理方式。</p>
<h2 id="3-总结"><a href="#3-总结" class="headerlink" title="3. 总结"></a><font size=3>3. 总结</font></h2><p>总体来说，上面的两步即：</p>
<p>如果处理的是彩色图像，JPEG 算法首先将 RGB 分量转化成亮度分量和色差分量，同时丢失一半的色彩信息（空间分辨率减半）。然后，用 DCT 来进行块变换编码，舍弃高频的系数，并对余下的系数进行量化以进一步减小数据量。最后，使用 RLE 行程编码和 Huffman 编码来完成压缩任务。</p>

    </div>

    
    
    

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            ----------本文结束
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            感谢您的阅读----------
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    <p><span>文章标题:</span><a href="/post/e2674d7e.html">LV01-图像-03-图片格式-03-01-JPEG基础</a></p>
    <p><span>文章作者:</span><a href="/" title="欢迎访问 《苏木》 的学习笔记">苏木</a></p>
    <p><span>发布时间:</span>2024年07月30日 - 07:49</p>
    <p><span>最后更新:</span>2025年06月14日 - 00:25</p>
    <p><span>原始链接:</span><a href="/post/e2674d7e.html" title="LV01-图像-03-图片格式-03-01-JPEG基础">https://sumumm.github.io/post/e2674d7e.html</a></p>
    <p><span>许可协议:</span><i class="fab fa-creative-commons"></i> <a rel="license" href= "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" target="_blank" title="Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)">署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际</a> 转载请保留原文链接及作者。</p>  
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                <a href="/post/23c4a364.html" rel="prev" title="LV01-图像-03-图片格式-03-02-JPEG编解码">
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            var todayDate = today.getDate();
            var todayHour = today.getHours();
            var todayMinute = today.getMinutes();
            var todaySecond = today.getSeconds();
            /*==================================================
            Date.UTC() -- 返回date对象距世界标准时间(UTC)1970年1月1日午夜之间的毫秒数(时间戳)
            year        - 作为date对象的年份，为4位年份值
            month       - 0-11之间的整数，做为date对象的月份
            day         - 1-31之间的整数，做为date对象的天数
            hours       - 0(午夜24点)-23之间的整数，做为date对象的小时数
            minutes     - 0-59之间的整数，做为date对象的分钟数
            seconds     - 0-59之间的整数，做为date对象的秒数
            microseconds - 0-999之间的整数，做为date对象的毫秒数
            ==================================================*/
            var t1 = Date.UTC(2017, 
                              5, 
                              19, 
                              0, 
                              0, 
                              0); //北京时间
            var t2 = Date.UTC(todayYear,todayMonth,todayDate,todayHour,todayMinute,todaySecond);
            var diff = t2-t1;
            var diffYears = Math.floor(diff/years);
            var diffDays = Math.floor((diff/days)-diffYears*365);
            var diffHours = Math.floor((diff-(diffYears*365+diffDays)*days)/hours);
            var diffMinutes = Math.floor((diff-(diffYears*365+diffDays)*days-diffHours*hours)/minutes);
            var diffSeconds = Math.floor((diff-(diffYears*365+diffDays)*days-diffHours*hours-diffMinutes*minutes)/seconds);
            document.getElementById("sitetime").innerHTML="已在这里 "+diffYears+" 年 "+diffDays+" 天 "+diffHours+" 小时 "+diffMinutes+" 分钟 "+diffSeconds+" 秒";
        }
        siteTime();
    </script>



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